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Dataset statistics

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article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

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Analysis finished2025-01-14 20:20:52.107830
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Sample

1st rowcalcul-salaire-net-depuis-brut-de-1900e-methode-simple-et-rapide
2nd rowarkevia-mon-compte-comment-acceder-et-gerer-votre-espace
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Characters and Unicode

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique837 ?
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Sample

1st rowCalcul salaire net depuis brut de 1900€ : méthode simple et rapide - S Finance
2nd rowArkevia mon compte : comment accéder et gérer votre espace - S Finance
3rd rowComment fonctionne le mobile banking ? - S Finance
4th rowCrédit Agricole code banque : Trouver votre code - S Finance
5th rowMonPortailSecuritas.fr : comment se connecter et accéder aux outils - S Finance
ValueCountFrequency (%)
1431
 
13.8%
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7.5%
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1.7%
la 174
 
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le 131
 
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Unique 

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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique844 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowLorsque vous recevez votre fiche de paie, la différence entre le salaire brut et le salaire net peut parfois sembler complexe à déchiffrer. Comprendre comment est calculé le salaire net à partir d’un montant brut de 1900 euros est essentiel pour gérer son budget. Il faut tenir compte des charges sociales, des cotisations retraite, de la CSG et d’autres prélèvements obligatoires qui varient selon le statut du salarié. Heureusement, il existe des méthodes simples et rapides pour effectuer cette conversion, permettant ainsi à chacun de prévoir avec précision ses revenus disponibles chaque mois. Plan de l'articleDe la compréhension du salaire […]
2nd rowArkevia, la plateforme de dématérialisation des bulletins de paie, simplifie grandement la gestion des documents professionnels. Pour accéder à votre espace personnel, il suffit de se rendre sur le site officiel et d’entrer vos identifiants. Une fois connecté, le tableau de bord intuitif vous permet de visualiser vos bulletins de paie, contrats de travail et autres documents essentiels. Gérer votre compte Arkevia est aussi simple qu’efficace. Vous pouvez mettre à jour vos informations personnelles, consulter l’historique de vos documents et même télécharger ceux-ci en quelques clics. L’interface conviviale facilite la navigation et assure une gestion fluide et sécurisée de vos […]
3rd rowLa technologie en plein essor a eu un impact positif sur plusieurs secteurs d’activités, dont la finance. Dès lors, on a assisté à une digitalisation des banques à travers le mobile banking. Devenu très populaire, ce phénomène continue de se développer dans plusieurs des pays. Que savoir réellement du mobile banking ? Comment fonctionne ce système ? Éléments de réponses dans cet article. Plan de l'articleQu’est-ce que c’est que le mobile banking ?Quelles sont les fonctionnalités du mobile banking ?Le soldeLa catégorisation des dépensesLe déblocage et le blocage de la carte bancaireLes transactionsLe changement de plafondsComment utiliser le mobile banking ?Disposer d’un compte dans une […]
4th rowTrouver le code banque de Crédit Agricole peut sembler complexe, mais quelques étapes simples peuvent faciliter cette démarche. Chaque code est unique et joue un rôle fondamental dans les transactions bancaires. Il permet d’identifier précisément l’établissement bancaire concerné. Pour obtenir ce code, il suffit de vérifier vos relevés bancaires ou de vous connecter à votre espace client en ligne. En cas de difficulté, le service client de Crédit Agricole est toujours disponible pour vous fournir les informations nécessaires. Une fois le code en main, vos transactions se feront sans encombre. A lire en complément : La banque en ligne, est-ce […]
5th rowAvec la montée en puissance des plateformes numériques, les services de sécurité en ligne comme MonPortailSecuritas.fr sont devenus indispensables. Ce portail permet aux utilisateurs de gérer efficacement leurs besoins de sécurité, qu’il s’agisse de surveillance, d’alertes ou de gestion des accès. Pour profiter de ces services, une connexion sécurisée est essentielle. L’accès au portail nécessite des identifiants uniques, souvent fournis par votre employeur ou directement par Securitas. Une fois connecté, une multitude d’outils et de ressources deviennent disponibles, facilitant la gestion des tâches de sécurité au quotidien. A voir aussi : Pourquoi utiliser un logiciel de recouvrement pour gérer vos […]
ValueCountFrequency (%)
de 4352
 
5.9%
les 2109
 
2.9%
la 1739
 
2.4%
et 1558
 
2.1%
des 1478
 
2.0%
à 1455
 
2.0%
pour 1380
 
1.9%
en 1371
 
1.9%
le 1252
 
1.7%
un 1050
 
1.4%
Other values (8178) 55989
75.9%
2025-01-14T21:20:54.177699image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

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5.9%
a 25910
 
5.3%
o 23042
 
4.7%
u 21723
 
4.4%
Other values (101) 135589
27.7%
Distinct597
Distinct (%)70.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size154.7 KiB
Minimum2018-11-12 04:31:10+00:00
Maximum2025-01-12 23:01:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T21:20:54.313337image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T21:20:54.468919image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct494
Distinct (%)98.8%
Missing344
Missing (%)40.8%
Memory size154.7 KiB
Minimum2020-05-29 08:42:05+00:00
Maximum2025-01-13 10:06:08+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T21:20:54.616557image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T21:20:54.757191image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Missing 

Distinct21
Distinct (%)2.6%
Missing36
Missing (%)4.3%
Memory size200.7 KiB
Watson
206 
Rodrigue
91 
Lynda
86 
smartuser
70 
Tangi
58 
Other values (16)
297 

Length

Max length9
Median length7
Mean length6.7066832
Min length4

Characters and Unicode

Total characters5419
Distinct characters41
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.1%

Sample

1st rowWatson
2nd rowWatson
3rd rowSilvere
4th rowWatson
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 206
24.4%
Rodrigue 91
10.8%
Lynda 86
10.2%
smartuser 70
 
8.3%
Tangi 58
 
6.9%
Justin005 56
 
6.6%
Nico 51
 
6.0%
Emmanuel 44
 
5.2%
Lionel004 23
 
2.7%
Silvere 22
 
2.6%
Other values (11) 101
12.0%
(Missing) 36
 
4.3%

Length

2025-01-14T21:20:54.893822image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 206
25.5%
rodrigue 91
11.3%
lynda 86
10.6%
smartuser 70
 
8.7%
tangi 58
 
7.2%
justin005 56
 
6.9%
nico 51
 
6.3%
emmanuel 44
 
5.4%
lionel004 23
 
2.8%
silvere 22
 
2.7%
Other values (11) 101
12.5%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.0%
n 503
 
9.3%
s 418
 
7.7%
o 385
 
7.1%
e 375
 
6.9%
t 373
 
6.9%
i 326
 
6.0%
r 276
 
5.1%
u 261
 
4.8%
0 210
 
3.9%
Other values (31) 1750
32.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5419
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.0%
n 503
 
9.3%
s 418
 
7.7%
o 385
 
7.1%
e 375
 
6.9%
t 373
 
6.9%
i 326
 
6.0%
r 276
 
5.1%
u 261
 
4.8%
0 210
 
3.9%
Other values (31) 1750
32.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5419
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.0%
n 503
 
9.3%
s 418
 
7.7%
o 385
 
7.1%
e 375
 
6.9%
t 373
 
6.9%
i 326
 
6.0%
r 276
 
5.1%
u 261
 
4.8%
0 210
 
3.9%
Other values (31) 1750
32.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 5419
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 542
 
10.0%
n 503
 
9.3%
s 418
 
7.7%
o 385
 
7.1%
e 375
 
6.9%
t 373
 
6.9%
i 326
 
6.0%
r 276
 
5.1%
u 261
 
4.8%
0 210
 
3.9%
Other values (31) 1750
32.3%
Distinct839
Distinct (%)99.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size323.3 KiB
2025-01-14T21:20:55.136142image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length153
Median length91
Mean length60.508294
Min length17

Characters and Unicode

Total characters51069
Distinct characters90
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique835 ?
Unique (%)98.9%

Sample

1st row Calcul salaire net depuis brut de 1900€ : méthode simple et rapide
2nd row Arkevia mon compte : comment accéder et gérer votre espace
3rd row Comment fonctionne le mobile banking ?
4th row Crédit Agricole code banque : Trouver votre code
5th row MonPortailSecuritas.fr : comment se connecter et accéder aux outils
ValueCountFrequency (%)
647
 
8.0%
de 343
 
4.3%
les 300
 
3.7%
comment 219
 
2.7%
pour 218
 
2.7%
la 181
 
2.2%
en 176
 
2.2%
le 137
 
1.7%
un 126
 
1.6%
à 115
 
1.4%
Other values (1654) 5586
69.4%
2025-01-14T21:20:55.561226image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
8008
15.7%
e 5737
11.2%
s 3341
 
6.5%
r 3320
 
6.5%
n 3149
 
6.2%
i 3022
 
5.9%
t 2810
 
5.5%
o 2759
 
5.4%
a 2750
 
5.4%
u 2240
 
4.4%
Other values (80) 13933
27.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 51069
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8008
15.7%
e 5737
11.2%
s 3341
 
6.5%
r 3320
 
6.5%
n 3149
 
6.2%
i 3022
 
5.9%
t 2810
 
5.5%
o 2759
 
5.4%
a 2750
 
5.4%
u 2240
 
4.4%
Other values (80) 13933
27.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 51069
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8008
15.7%
e 5737
11.2%
s 3341
 
6.5%
r 3320
 
6.5%
n 3149
 
6.2%
i 3022
 
5.9%
t 2810
 
5.5%
o 2759
 
5.4%
a 2750
 
5.4%
u 2240
 
4.4%
Other values (80) 13933
27.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 51069
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
8008
15.7%
e 5737
11.2%
s 3341
 
6.5%
r 3320
 
6.5%
n 3149
 
6.2%
i 3022
 
5.9%
t 2810
 
5.5%
o 2759
 
5.4%
a 2750
 
5.4%
u 2240
 
4.4%
Other values (80) 13933
27.3%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size200.9 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct706
Distinct (%)83.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1721.5261
Minimum23
Maximum4287
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size154.7 KiB
2025-01-14T21:20:55.705838image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum23
5-th percentile254.25
Q11238.25
median1775
Q32363.25
95-th percentile2704.7
Maximum4287
Range4264
Interquartile range (IQR)1125

Descriptive statistics

Standard deviation754.73811
Coefficient of variation (CV)0.43841224
Kurtosis-0.46748361
Mean1721.5261
Median Absolute Deviation (MAD)572
Skewness-0.38692085
Sum1452968
Variance569629.61
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T21:20:55.838483image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2282 6
 
0.7%
2473 4
 
0.5%
2474 4
 
0.5%
2303 4
 
0.5%
1614 3
 
0.4%
2412 3
 
0.4%
2133 3
 
0.4%
2428 3
 
0.4%
1696 3
 
0.4%
2426 3
 
0.4%
Other values (696) 808
95.7%
ValueCountFrequency (%)
23 1
0.1%
33 1
0.1%
37 1
0.1%
50 1
0.1%
53 1
0.1%
65 1
0.1%
91 1
0.1%
98 1
0.1%
108 2
0.2%
111 1
0.1%
ValueCountFrequency (%)
4287 1
0.1%
3867 1
0.1%
3573 1
0.1%
3181 1
0.1%
3177 1
0.1%
3171 1
0.1%
3090 1
0.1%
3075 1
0.1%
3072 1
0.1%
3066 1
0.1%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct19
Distinct (%)2.3%
Missing10
Missing (%)1.2%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.6306954
Minimum2
Maximum32
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size154.7 KiB
2025-01-14T21:20:55.953176image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q13
median4
Q35
95-th percentile8
Maximum32
Range30
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation2.4269036
Coefficient of variation (CV)0.52409052
Kurtosis40.455655
Mean4.6306954
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness4.7302219
Sum3862
Variance5.889861
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T21:20:56.063880image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=19)
ValueCountFrequency (%)
3 235
27.8%
4 211
25.0%
5 152
18.0%
6 84
 
10.0%
7 54
 
6.4%
2 44
 
5.2%
8 22
 
2.6%
9 10
 
1.2%
10 8
 
0.9%
13 2
 
0.2%
Other values (9) 12
 
1.4%
(Missing) 10
 
1.2%
ValueCountFrequency (%)
2 44
 
5.2%
3 235
27.8%
4 211
25.0%
5 152
18.0%
6 84
 
10.0%
7 54
 
6.4%
8 22
 
2.6%
9 10
 
1.2%
10 8
 
0.9%
11 2
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
32 1
0.1%
30 1
0.1%
24 1
0.1%
19 1
0.1%
17 1
0.1%
15 1
0.1%
14 2
0.2%
13 2
0.2%
12 2
0.2%
11 2
0.2%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size198.4 KiB
None
844 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3376
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 844
100.0%

Length

2025-01-14T21:20:56.171627image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T21:20:56.259357image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 844
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 844
25.0%
o 844
25.0%
n 844
25.0%
e 844
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3376
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 844
25.0%
o 844
25.0%
n 844
25.0%
e 844
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3376
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 844
25.0%
o 844
25.0%
n 844
25.0%
e 844
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3376
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 844
25.0%
o 844
25.0%
n 844
25.0%
e 844
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size198.4 KiB
None
844 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3376
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 844
100.0%

Length

2025-01-14T21:20:56.360781image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T21:20:56.462509image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 844
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 844
25.0%
o 844
25.0%
n 844
25.0%
e 844
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3376
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 844
25.0%
o 844
25.0%
n 844
25.0%
e 844
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3376
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 844
25.0%
o 844
25.0%
n 844
25.0%
e 844
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3376
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 844
25.0%
o 844
25.0%
n 844
25.0%
e 844
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size195.9 KiB
1
844 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters844
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 844
100.0%

Length

2025-01-14T21:20:56.577203image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T21:20:56.664968image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 844
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 844
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 844
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 844
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 844
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 844
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 844
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 844
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct427
Distinct (%)50.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean464.9763
Minimum1
Maximum2255
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size154.7 KiB
2025-01-14T21:20:56.775025image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile10.6
Q1149.75
median504
Q3619.5
95-th percentile1129.35
Maximum2255
Range2254
Interquartile range (IQR)469.75

Descriptive statistics

Standard deviation344.74267
Coefficient of variation (CV)0.74141987
Kurtosis1.4234419
Mean464.9763
Median Absolute Deviation (MAD)224
Skewness0.80688853
Sum392440
Variance118847.51
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T21:20:56.904711image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 19
 
2.3%
611 19
 
2.3%
44 18
 
2.1%
9 18
 
2.1%
30 16
 
1.9%
16 14
 
1.7%
23 14
 
1.7%
575 9
 
1.1%
585 8
 
0.9%
86 8
 
0.9%
Other values (417) 701
83.1%
ValueCountFrequency (%)
1 1
 
0.1%
2 19
2.3%
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1.7%
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article_views_daily
Real number (ℝ)

High correlation 

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Quantile statistics

Minimum1.1724291
5-th percentile2.1663512
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Interquartile range (IQR)1.6859393

Descriptive statistics

Standard deviation116.736
Coefficient of variation (CV)4.1296895
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MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T21:20:57.201197image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
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0.2%
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0.1%
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0.1%
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Other values (823) 823
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0.1%
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0.1%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

High correlation 

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Distinct (%)98.7%
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Missing (%)0.0%
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Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
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Memory size154.7 KiB
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Quantile statistics

Minimum35.172872
5-th percentile64.990537
Q182.459228
median112.47783
Q3133.03741
95-th percentile3808.875
Maximum42870
Range42834.827
Interquartile range (IQR)50.57818

Descriptive statistics

Standard deviation3502.0799
Coefficient of variation (CV)4.1296895
Kurtosis68.849145
Mean848.02499
Median Absolute Deviation (MAD)29.021999
Skewness7.7428153
Sum715733.09
Variance12264564
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T21:20:57.702542image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
120 6
 
0.7%
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0.2%
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0.2%
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0.2%
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0.1%
Other values (823) 823
97.5%
ValueCountFrequency (%)
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website
URL

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Date

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Memory size154.7 KiB
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Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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Correlations

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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2025-01-14T21:20:51.869261image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-14T21:20:52.041009image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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